Week Dev Challenge - 2일차

📘 ESP32 NetworkSearch

ESP32를 활용한 RL기반 AP 최적 선택 src

연결된 네트워크 내부에서 최적 조건의 AP 탐색

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🚀 Overview

이 프로젝트는 강화학습 기반 WiFi 핸드오버 최적화 시스템으로, 드론이 이동하는 환경에서 최적의 WiFi AP를 스스로 선택하도록 설계되었습니다.

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🎯 Problem

드론이 이동할 때 다음과 같은 문제가 발생합니다.

• 네트워크 신호 품질이 급격히 변화함

• 수동 네트워크 전환이 불가능함

• 기존 방식(RSSI 기반 선택)은 성능이 제한적임

기존 방법의 한계:

• 단일 신호 세기 기준 판단

• 네트워크 지연 시간 미고려

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💡 Solution

본 프로젝트는 강화학습 (UCB 알고리즘) 기반으로 네트워크 선택을 수행합니다.

주요 기능

✅ WiFi AP 자동 스캔

✅ RL 기반 네트워크 선택

✅ 지연 시간 기반 보상 학습

✅ 핸드오버 비용 패널티 적용

✅ 실시간 로그 기록

🧠 학습 전략

Upper Confidence Bound (UCB) 탐색 전략을 사용합니다.

보상 함수:

보상 = (1000 / 지연시간) + 네트워크 품질 점수 - 핸드오버 비용

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🛠 Tech Stack

하드웨어

ESP32S

SW 개발언어

C / C++

알고리즘

강화학습

UCB 탐색 알고리즘

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본 프로젝트는 MISRA C 코딩 표준을 일부 따르고 있습니다.